Uma queixa frequente que escuto é que todo prontuário eletrônico é ruim. Por que isso ocorre e o que podemos fazer para melhorar essa constatação?
Uma das variáveis quando se avalia que um prontuário eletrônico é ruim é a qualidade. Mas qualidade é uma percepção individual. O que torna um prontuário bom na opinião de um médico, não é o mesmo que o torna para outro profissional, para o gestor, para o profissional de TI, para o desenvolvedor... Necessidades e expectativas influenciam diretamente nesta definição.
"Qualidade é um conjunto de características de desempenho de um produto ou serviço, que em conformidade com as especificações, atende e, por vezes, supera as expectativas e anseios do consumidor/cliente."
Portanto, um prontuário eletrônico que tenha a maioria dos campos estruturados, ao invés de campo de texto livre, não se adapta bem ao processo de trabalho do médico, pois a medicina ainda é uma das poucas profissões onde a autonomia de conduta e processo de trabalho é mantida, assim cada profissional tem a "sua forma" de realizar seu atendimento. Informação estruturada é de extrema valia para recuperação posterior da informação, assim como a análise pelos sistemas de informação (Data Warehouse). Atualmente a análise da informação de registros eletrônicos é uma condição essencial par a gestão e a melhoria nos cuidados dos pacientes.
Na Informática em Saúde, padronizações, requisitos técnicos e interoperabilidade são sinais de qualidade. Na medicina, as variáveis são tantas, que a padronização nunca pode ser empregada sem várias ressalvas. E isso repercute diretamente na percepção que o médico tem de algo que interfere e atrapalha seu processo de trabalho, mesmo que imprescindível, mandatório e essencial, como o registro de seu atendimento.
Mas como melhorar a percepção dos médicos de qualidade dos prontuários eletrônicos e ainda manter a recuperação de dados para informação de qualidade na saúde?
Uma solução seria empregar a mineração de dados (dados estruturados) e a mineração de texto (notas clínicas em texto livre) nos prontuários eletrônicos. Se o Google faz isso com a informação na internet, por que não podemos ter esse tipo de ferramenta em prontuários eletrônicos?
Mineração de dados (data mining) e texto (text mining) é feita por meio de algorítimos que buscam a informação desejada nos registros eletrônicos. São usadas mais comumente em pesquisas e em alguns sistemas de apoio a decisão médica. Um exemplo interessante de como isso foi empregado pode ser visto em um
artigo da BMJ (British Medical Journal), Inglaterra, que aplicou a técnica de data minig em cerca de 300.000 registros eletrônicos para detectar pacientes que deveriam ter sido submetidos a propedêutica para câncer de intestino, com base em PSOF + (pesquisa de sangue oculto nas fezes positivo), anemia e hematoquesia. Algoritmos de mineração de dados identificaram 1.048 casos de atraso ou falta de acompanhamento de resultados anormais anualmente e 47 casos de câncer colorretal.
O interessante é que a aplicabilidade dessas técnicas não depende da estrutura do prontuário eletrônico, se está em campos estruturados ou em texto livre. A recuperação da informação pode ser realizada em resultados de exames, notas clínicas, prescrições, etc. Outro aspecto importante é a inclusão de negativas como "nega hematoquesia", ou seja, exclui pacientes que inicialmente seriam incluídos no escopo devido a palavra hematoquesia no prontuário eletrônico.
O futuro aponta muitas soluções para agregar qualidade aos prontuários eletrônicos e satisfazer as expectativas e anseios dos médicos em relação a sua usabilidade e melhora no cuidado clínico do paciente. E aí, desenvolvedores, vamos pensar a respeito?
Porque todo prontuário eletrônico é ruim? é um post original do TI Medicina. Quando copiá-lo, adicionar os devidos créditos.
LumosityIdioma português
